我們是致力于通過人工智能推動樓宇與能源行業變革的科技公司。您將扮演團隊中“智慧大腦”設計師的關鍵角色，負責研發核心的AI算法模型，讓建筑學會思考，實現能源消耗的精準預測、智能調控與成本節約。您的代碼將直接轉化為碳減排量和真金白銀的經濟價值。
崗位職責：
1、核心算法研發與優化：研究、設計并實現用于能耗預測、負荷預測、設備故障診斷與預警、多目標優化調度（如節能 vs. 舒適度）的機器學習/深度學習模型。2、數據挖掘與特征工程：處理海量時序數據（如電力、水量、燃氣、空調、溫度、濕度等），進行數據清洗、分析和特征提取，挖掘數據背后的能源價值。
3、模型訓練與調優：利用大規模歷史數據訓練和驗證模型，持續進行模型調參、優化與迭代，不斷提升模型的準確性、泛化能力和效率。
4、算法工程化與落地：與后端、前端團隊緊密協作，將算法模型封裝為高性能、可擴展的API服務，并部署到生產環境，確保其穩定、高效運行。
5、技術前沿追蹤：持續跟蹤人工智能在智慧能源、可持續發展領域的最新研究成果，并探索將其應用于實際產品的可能性。
任職要求：
1、 教育背景：計算機科學、人工智能、統計學、自動化、電氣工程或相關專業碩士及以上學歷。
2、經驗要求：
（1）3年以上機器學習/數據挖掘相關工作經驗。
（2）必須具備：扎實的時序數據預測（Time Series Forecasting）項目經驗，熟悉ARIMA、LSTM、Transformer、Prophet等模型及其應用場景。
（3）優先考慮：有能耗管理、智慧樓宇、電力系統、工業過程優化等相關領域算法開發經驗者。
3、技術技能：
（1） 精通Python及主要的數據科學庫（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib）。
（2）熟練掌握至少一種深度學習框架（如PyTorch, TensorFlow, Keras）。
（3）熟悉常見的特征工程、模型評估與選擇方法。
（4）具備良好的編程能力和代碼規范，有使用Git進行版本控制的經驗。
4、能力要求：
（1）出色的邏輯思維能力、數學建模能力和分析問題、解決問題的能力。
（2）對數據敏感，能夠從復雜數據中洞察規律。
（3）具備強烈的責任心、良好的團隊溝通能力和推動算法落地的工程意識。
加分項：
1、有強化學習（Reinforcement Learning）、運籌優化（Operations Research）或異常檢測（Anomaly Detection）項目經驗。
2、有使用MLOps工具（如MLflow, Kubeflow）進行模型生命周期管理的經驗。
3、有在云平臺（AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML）上開發和部署模型的經驗。
4、發表過相關領域的頂級會議或期刊論文（如NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, AAAI等）。
5、熟悉樓宇自控系統（BAS）、物聯網（IoT）數據協議或能源管理系統（EMS）的基本原理。